你有沒有想過，未來的AI會像人類團(tuán)隊(duì)一樣高效協(xié)作，自動發(fā)現(xiàn)彼此、分配任務(wù)，甚至在復(fù)雜環(huán)境中“自洽”運(yùn)行？隨著Agentic AI協(xié)議的興起，這種科幻般的場景正在成為現(xiàn)實(shí)！從單一的語言模型到多代理協(xié)同的智能生態(tài)，多代理協(xié)作正推動AI進(jìn)入一個(gè)全新的“代理時(shí)代”。但問題來了：如何讓這些AI代理像人類一樣順暢“溝通”？答案就在于模型上下文協(xié)議（MCP）、代理到代理協(xié)議（A2A）、代理通信協(xié)議（ACP）和代理網(wǎng)絡(luò)協(xié)議（ANP）這四大協(xié)議。它們各有千秋，究竟誰能勝出？今天我們就來深度剖析，帶你一探究竟！

1. Agentic AI協(xié)議：為什么它如此重要？

AI正在從“被動回答”進(jìn)化到“主動行動”，Agentic AI協(xié)議就像是這個(gè)新生態(tài)的“語言規(guī)則”，定義了AI代理如何與工具、數(shù)據(jù)、其他代理甚至用戶交互。試想一下，如果每個(gè)AI代理都用自己的“方言”，協(xié)作起來會多亂？這些協(xié)議通過標(biāo)準(zhǔn)化通信，解決了以下核心問題：

• 上下文共享：讓AI記住歷史、意圖和狀態(tài)，像人類一樣“有記憶”。
• 工具調(diào)用：讓AI無縫連接API、數(shù)據(jù)庫等外部資源。
• 多代理協(xié)作：實(shí)現(xiàn)代理間的任務(wù)分配、協(xié)商和信任建立。
• 自主性支持：讓代理能自動發(fā)現(xiàn)彼此、動態(tài)路由，適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境。

簡單來說，Agentic AI協(xié)議就是AI從單打獨(dú)斗到團(tuán)隊(duì)合作的“橋梁”。接下來，我們逐一拆解四大協(xié)議，看看它們?nèi)绾螢?strong>AI互操作性鋪路。

2. 四大協(xié)議逐一解析

2.1 模型上下文協(xié)議（MCP）：單兵作戰(zhàn)的“超級連接器”

模型上下文協(xié)議（MCP）由Anthropic提出，專注于讓單一AI代理與外部工具和數(shù)據(jù)無縫連接。就像給AI裝上一個(gè)“USB-C接口”，MCP讓語言模型能輕松調(diào)用API、訪問數(shù)據(jù)庫，甚至操作文件系統(tǒng)，保持狀態(tài)和上下文的連續(xù)性。

核心能力：

• 工具調(diào)用：通過JSON-RPC接口，代理可以動態(tài)調(diào)用外部工具，比如查詢天氣或生成報(bào)表。
• 上下文記憶：支持長期記憶，讓代理在多輪對話中保持連貫。
• 目標(biāo)管理：幫助代理跟蹤任務(wù)目標(biāo)和執(zhí)行步驟。
• 自我反思：代理能評估自己的策略并優(yōu)化行動。

適用場景：
MCP特別適合需要深度工具集成的場景，比如智能編碼助手（自動調(diào)用GitHub API）或研究代理（從數(shù)據(jù)庫提取文獻(xiàn)）。它的“模型中心”設(shè)計(jì)讓單個(gè)代理如虎添翼，但對多代理協(xié)作的支持有限。

案例：
想象一個(gè)AI編碼助手，它通過MCP連接到GitHub，自動讀取代碼庫、修復(fù)bug并提交PR，整個(gè)過程無需人工干預(yù)，全程保持上下文一致。

2.2 代理到代理協(xié)議（A2A）：團(tuán)隊(duì)協(xié)作的“通用語言”

代理到代理協(xié)議（A2A）由Google推出，旨在讓多個(gè)AI代理像團(tuán)隊(duì)一樣協(xié)作。它通過“Agent Card”（代理名片）定義每個(gè)代理的身份、能力和服務(wù)端點(diǎn)，支持點(diǎn)對點(diǎn)的安全通信。

核心能力：

• 點(diǎn)對點(diǎn)消息：代理間通過簽名消息安全通信。
• 身份與元數(shù)據(jù)：每個(gè)消息都帶上發(fā)送者的身份和意圖，增強(qiáng)信任。
• 互操作性：支持跨生態(tài)系統(tǒng)的代理協(xié)作，比如Google的代理與Salesforce的代理無縫交互。
• 多模態(tài)支持：不僅限于文本，還支持圖片、視頻等復(fù)雜數(shù)據(jù)交換。

適用場景：
A2A適合企業(yè)級多代理工作流，比如一個(gè)HR系統(tǒng)中的AI代理負(fù)責(zé)篩選簡歷，另一個(gè)代理安排面試，第三個(gè)代理生成報(bào)告，所有代理通過A2A協(xié)調(diào)工作。

案例：
在軟件開發(fā)中，A2A可以讓代碼審查代理、測試代理和文檔代理動態(tài)協(xié)作，各自發(fā)揮專長，最終交付一個(gè)完整的項(xiàng)目。

2.3 代理通信協(xié)議（ACP）：邏輯嚴(yán)密的“外交官”

代理通信協(xié)議（ACP）由IBM的BeeAI團(tuán)隊(duì)開發(fā)，基于FIPA ACL和KQML等傳統(tǒng)多代理系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)。它通過“行為動詞”（如“通知”“請求”“提議”）定義消息意圖，確保代理間的對話邏輯清晰。

核心能力：

• 行為驅(qū)動消息：每條消息都有明確目的，比如“請求數(shù)據(jù)”或“拒絕提議”。
• 復(fù)雜對話模式：支持拍賣、計(jì)劃協(xié)商等場景。
• 角色分配：代理可扮演買家、賣家或管理者等角色。
• 低延遲優(yōu)化：適合邊緣設(shè)備或本地化場景，如機(jī)器人集群。

適用場景：
ACP適合需要嚴(yán)格邏輯和規(guī)則的場景，比如供應(yīng)鏈管理的多代理協(xié)商，或機(jī)器人團(tuán)隊(duì)的實(shí)時(shí)協(xié)作

案例：
在一個(gè)智能倉庫中，ACP讓搬運(yùn)機(jī)器人、庫存管理代理和訂單處理代理通過“請求-確認(rèn)”模式高效協(xié)作，優(yōu)化物流流程。

2.4 代理網(wǎng)絡(luò)協(xié)議（ANP）：去中心化的“代理互聯(lián)網(wǎng)”

代理網(wǎng)絡(luò)協(xié)議（ANP）是一個(gè)開源協(xié)議，靈感來自P2P和Web3技術(shù)，旨在構(gòu)建去中心化的代理生態(tài)。它通過分布式標(biāo)識（DID）和JSON-LD圖實(shí)現(xiàn)代理的動態(tài)發(fā)現(xiàn)和安全協(xié)作。

核心能力：

• 動態(tài)發(fā)現(xiàn)與路由：代理可自動加入或退出網(wǎng)絡(luò)，無需中心化注冊。
• 容錯(cuò)性：通過冗余機(jī)制應(yīng)對代理失效。
• 信任機(jī)制：通過DID和加密簽名驗(yàn)證代理身份。
• 語義數(shù)據(jù)：使用JSON-LD讓代理理解復(fù)雜數(shù)據(jù)關(guān)系。

適用場景：
ANP適合開放網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，比如跨組織的代理市場或聯(lián)邦研究網(wǎng)絡(luò)，代理需要自主發(fā)現(xiàn)和協(xié)作。

案例：
在科研領(lǐng)域，ANP可以讓全球的AI研究代理通過去中心化網(wǎng)絡(luò)共享數(shù)據(jù)、驗(yàn)證結(jié)果，形成一個(gè)無需中介的協(xié)作生態(tài)。

3. 四協(xié)議對比：誰更適合你的場景？

為了更直觀地理解這四大協(xié)議的差異，我們從以下維度進(jìn)行對比：

選擇建議：

• 需要深度工具集成？選MCP，適合單代理與外部資源交互。
• 需要團(tuán)隊(duì)協(xié)作？選A2A，適合企業(yè)內(nèi)多代理協(xié)同。
• 需要邏輯嚴(yán)密的協(xié)商？選ACP，適合規(guī)則驅(qū)動的場景。
• 需要去中心化網(wǎng)絡(luò)？選ANP，適合開放、分布式環(huán)境。

4. 代碼示例：實(shí)現(xiàn)MCP代理通信

以下是一個(gè)簡單的MCP代理示例，展示如何通過模型上下文協(xié)議讓AI代理調(diào)用外部工具：

import asyncio
from mcp_agent.app import MCPApp
from mcp_agent.agents.agent import Agent

# 初始化MCP應(yīng)用
app = MCPApp(name="weather_agent")

# 定義代理
finder_agent = Agent(
    name="finder",
    instructinotallow="""
    You can fetch weather data via an API.
    Use the 'get_weather' tool with a 'location' parameter.
    Return JSON: {"city": str, "temperature": float, "condition": str}
    """
)

asyncdef example_usage():
    asyncwith app.run() as mcp_agent_app:
        # 調(diào)用工具獲取天氣
        result = await mcp_agent_app.call_tool(
            tool="get_weather",
            arguments={"location": "New York"}
        )
        return result

# 運(yùn)行示例
asyncio.run(example_usage())

代碼說明：

• 用途：通過MCP協(xié)議，代理調(diào)用天氣API，返回結(jié)構(gòu)化JSON數(shù)據(jù)。
• 邏輯：代理通過標(biāo)準(zhǔn)化的工具調(diào)用接口與MCP服務(wù)器通信，獲取天氣信息。
• 注意事項(xiàng)：需配置MCP服務(wù)器地址和API密鑰，確保網(wǎng)絡(luò)安全。

5. 未來展望：Agentic AI協(xié)議的下一站

Agentic AI協(xié)議的出現(xiàn)標(biāo)志著AI從“單機(jī)模式”邁向“網(wǎng)絡(luò)化協(xié)作”。MCP讓單個(gè)代理更聰明，A2A和ACP讓團(tuán)隊(duì)協(xié)作更高效，而ANP則為去中心化的代理生態(tài)鋪平了道路。未來，我們可能看到這些協(xié)議進(jìn)一步融合，形成一個(gè)統(tǒng)一的AI通信標(biāo)準(zhǔn)，就像HTTP之于互聯(lián)網(wǎng)。

對于開發(fā)者來說，掌握這些協(xié)議不僅是技術(shù)趨勢，更是構(gòu)建下一代智能系統(tǒng)的關(guān)鍵。你準(zhǔn)備好加入這場多代理協(xié)作的革命了嗎？

本文轉(zhuǎn)載自??Halo咯咯??    作者：基咯咯